Saber Cuándo Sabes: Manejo de Datos Adversarios Absteniéndose

Resumen

Explore la predicción secuencial en entornos estocásticos con interferencia adversaria. Aprende estrategias para manejar cambios en la distribución y realizar predicciones confiadas mientras te abstienes en casos inciertos.

Programa de estudio

• Introducción a la Predicción Secuencial
Fundamentos de los modelos de predicción secuencial
Resumen de configuraciones estocásticas
• Comprendiendo la Interferencia Adversarial
Tipos y fuentes de interferencia adversarial
Impacto de las configuraciones adversariales en las predicciones
• Manejo de Cambios en la Distribución
Identificación de cambios en la distribución
Estrategias para adaptarse a cambios en la distribución
• Predicciones Confiables con Abstención
Concepto de abstenerse en escenarios inciertos
Métricas para estimación de confianza
Técnicas para integrar la abstención en modelos de predicción
• Estrategias para una Predicción Secuencial Robusta
Enfoques de modelado defensivo
Incorporando redundancia y diversidad
• Evaluación del Rendimiento del Modelo con Datos Adversariales
Técnicas de evaluación comparativa
Estudios de caso y ejemplos del mundo real
• Temas Avanzados
Fundamentos teóricos de la robustez adversarial
Avances recientes en el entrenamiento adversarial
• Aplicaciones Prácticas y Herramientas
Herramientas y bibliotecas comunes para manejar datos adversariales
Construcción y prueba de modelos con mecanismos de abstención
• Conclusión y Direcciones Futuras
Tendencias emergentes en el manejo de datos adversariales
Consideraciones éticas en la abstención de predicciones inciertas

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Asignaturas

Ciencia de Datos